Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu hệ thống trợ lý thông minh ảo trong lĩnh vực máy tính

• Tác giả: Nguyễn Hữu Cường
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Vinh
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên cứu hệ thống trợ lý thông minh ảo
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRỢ LÝ ẢO
• 1.1. Giới thiệu về hệ thống trợ lý ảo
• 1.2. Cấu trúc hệ thống trợ lý ảo
• 1.3. Nhận dạng giọng nói tự động (ASR - Automatic Speech Recognition)
• 1.4. Xử lý hình ảnh IMM (Image Matching)
• 1.5. Quản lý câu hỏi trả lời QA (Question-Answering)
• 1.5.1. Cấu tạo của quản lý câu hỏi
• 1.5.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong Quản lý câu hỏi trả lời
• 1.5.2.1. Các mức của NLP
• 1.5.2.2. Ứng dụng NLP trong chatbot
• 1.5.2.2.1. Cấu tạo hệ thống chatbot
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ KĨ THUẬT SỬ DỤNG TRONG TRỢ LÝ ẢO
• 2.1. Mạng học sâu DNNs
• 2.1.1. Khái niệm mạng học sâu
• 2.1.2. Xây dựng mô hình. Vấn đề và giải pháp khắc phục
• 2.2. Quản lý hội thoại
• 2.2.1. Mô hình quản lý dựa trên khung (Frame based dialog Agents)
• 2.2.2. Mô hình sinh hội thoại
• 2.2.3. Ý nghĩa chính của mô hình sinh hội thoại
• 2.2.4. Đặc điểm của mô hình hội thoại
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Phát triển bài toán
• 3.2. Chương trình thực nghiệm
• 3.2.1. Cấu trúc Api. Thành phần API. Mô hình xây dựng
• 3.3. Giao diện ứng dụng
• 3.4. Dữ liệu thực nghiệm. Mô hình hội thoại
• 3.5. Dữ liệu phân tích
• 3.6. Dữ liệu câu hỏi
• 3.7. Nhận xét và kết quả
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về hệ thống trợ lý ảo

Hệ thống trợ lý ảo, như Siri của Apple, Google Now của Google và Cortana của Microsoft, đại diện cho một lớp dịch vụ web mới gọi là Ứng dụng Hỗ trợ Cá nhân Thông minh (Intelligent Personal Assistants - IPA). Các IPA sử dụng các yếu tố đầu vào như tiếng nói, hình ảnh và thông tin theo ngữ cảnh của người dùng để hỗ trợ bằng cách trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, đưa ra khuyến nghị và hành động. Sự phát triển nhanh chóng của IPA cho thấy nhu cầu sử dụng dịch vụ này đang gia tăng, đặc biệt trên các nền tảng di động. Theo một nghiên cứu, việc sử dụng IPA đã tăng lên đáng kể nhờ vào sự phát triển của công nghệ nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này cho phép người dùng tương tác với thiết bị thông minh một cách tự nhiên hơn, không chỉ qua văn bản mà còn qua hình ảnh và giọng nói. Sự tương tác này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng, cho thấy tầm quan trọng của công nghệ thông tin trong việc phát triển các hệ thống trợ lý thông minh ảo.

II. Cấu trúc hệ thống trợ lý ảo

Cấu trúc của một hệ thống trợ lý ảo bao gồm hai khối chính: khối người dùng và khối xử lý dữ liệu. Khối người dùng nhận đầu vào từ giọng nói, văn bản và hình ảnh, trong khi khối xử lý dữ liệu thực hiện các tác vụ như nhận dạng giọng nói tự động (ASR), xử lý hình ảnh và quản lý hội thoại. Quá trình bắt đầu khi người dùng gửi yêu cầu qua giọng nói hoặc văn bản. Yêu cầu này được chuyển đến máy chủ để xử lý. ASR chuyển đổi giọng nói thành văn bản, sau đó văn bản này được phân loại để xác định xem đó là hành động hay câu hỏi. Nếu là câu hỏi, hệ thống sẽ sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin và tìm kiếm câu trả lời từ cơ sở dữ liệu. Điều này cho thấy sự phức tạp và tính hiệu quả của các hệ thống trợ lý ảo trong việc đáp ứng nhu cầu của người dùng.

III. Nhận dạng giọng nói tự động ASR

Khối nhận dạng giọng nói tự động (ASR) là thành phần quan trọng giúp người dùng tương tác với trợ lý ảo thông qua giọng nói. ASR sử dụng các vector đặc trưng để đại diện cho đoạn nói, được tạo ra từ quá trình tiền xử lý và trích xuất đặc tính. Thành phần của ASR thường dựa vào sự kết hợp của mô hình Hidden Markov (HMM) và mô hình hỗn hợp Gaussian (GMM) hoặc mạng nơ-ron sâu (DNN). HMM xây dựng một cây trạng thái cho khung lời nói hiện tại, trong khi GMM hoặc DNN đánh giá xác suất của sự chuyển đổi trạng thái. Việc sử dụng DNN trong ASR đã cho thấy độ chính xác cao hơn, giúp cải thiện khả năng nhận diện giọng nói trong các ứng dụng thực tế. Điều này chứng tỏ rằng công nghệ nhận dạng giọng nói đang ngày càng trở nên quan trọng trong việc phát triển các hệ thống trợ lý thông minh.

IV. Xử lý hình ảnh IMM Image Matching

Khối xử lý hình ảnh IMM cho phép người dùng tương tác với hệ thống trợ lý ảo thông qua hình ảnh. Khi người dùng muốn hỏi về một hình ảnh cụ thể, hệ thống sẽ xử lý dữ liệu hình ảnh đầu vào và cung cấp đầu ra là thông tin liên quan. Quá trình này bắt đầu bằng việc trích xuất các điểm chính từ hình ảnh đầu vào sử dụng thuật toán SURF. Các điểm chính này sau đó được nhóm thành các bộ mô tả tính năng và so sánh với cơ sở dữ liệu hình ảnh. Việc sử dụng các kỹ thuật như tìm kiếm gần nhất (ANN) giúp hệ thống tìm kiếm và trả về thông tin chính xác về hình ảnh. Điều này cho thấy sự phát triển của công nghệ thị giác máy tính trong việc nâng cao khả năng tương tác của người dùng với hệ thống trợ lý ảo.

V. Quản lý câu hỏi trả lời QA Question Answering

Khối quản lý câu hỏi trả lời (QA) là thành phần xử lý dữ liệu tương tác trong hệ thống trợ lý ảo. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ lấy dữ liệu từ khối QA để đưa ra câu trả lời phù hợp. Quá trình này bao gồm việc trích xuất thông tin từ văn bản đầu vào và tìm kiếm câu trả lời từ cơ sở dữ liệu. Hệ thống sử dụng các thuật toán như CRF để phân tích cú pháp và xác định các thành phần ngữ nghĩa trong câu hỏi. Sau khi phân tích, hệ thống sẽ lọc và trả về câu trả lời tốt nhất dựa trên điểm số tổng hợp. Điều này cho thấy tầm quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc phát triển các hệ thống trợ lý thông minh, giúp nâng cao khả năng tương tác và đáp ứng nhu cầu của người dùng.